数据分析是不是比数据挖掘含金量低不少，并且职业前景和钱景远远不如数据挖掘？

数据分析是数据挖掘的基础，基本的数据探索是特征工程的前提条件，对于一个数据挖掘工程师来说，连数据本身都缺乏理解拿啥建模？

另外，对于智能制造领域的数据，用BI工具来找规律是很繁琐而且低效的方法，掌握简单的特征工程方法能够有效地提升数据分析的效能，例如如何找到和评判各类型自变量和因变量的相关性？如何从相关性中推断因果关系？又如何从结构化数据中找寻相关性？

如果对于数据、特征工程、ML和DL已经有很好的理解，是不是可以在这个基础之上建构一个自动的分析和预测工具？我个人觉得ML或者DL工具实际上就是替代和全面优化数据分析的繁杂和低效工作的。